Генерирование - случайное число
Cтраница 1
Генерирование случайных чисел на ЭВМ, необходимое при использовании метода Монте-Карло, имеет определенную специфику. С рассмотрения этих вопросов целесообразно начать описание метода Монте-Карло для моделирования гидрологических рядов. [1]
Закончив генерирование равновероятных случайных чисел, мы должны перейти к процессу преобразования их в случайные числа, характеризующиеся распределением вероятностей нашего выбора. [2]
При генерировании случайных чисел с помощью цифровой вычислительной машины обычно пользуются одним и тем же методом расчета. [3]
Рассмотрим теперь генерирование случайных чисел; далее, в четвертой части, рассмотрены некоторые аспекты использования случайных чисел в задачах моделирования. [4]
Иной задачей является генерирование случайных чисел с заданным видом распределения, параметры которого, такие, как, например, математическое ожидание и дисперсия, известны. Подобная задача возникает, в частности, при линейных измерениях с ошибками, распределенными по нормальному закону. [5]
Проверьте все подпрограммы генерирования случайных чисел, чтобы убедиться, что они действительно случайные и обеспечивают требуемое статистическое распределение. [6]
Связь ГКС с генерированием случайных чисел представляет собой новое направление этой теории. [7]
Равномерно распределенные случайные числа используют для генерирования случайных чисел, подчиняющихся законам распределения, отличным от равномерного, и для вычисления кратных интегралов больших размерностей методом Монте-Карло. [8]
Имитация движения входных переменных с помощью многократного генерирования случайных чисел, корректируемых с таким расчетом, чтобы иметь такое же распределение вероятностей, как и основная переменная. Это подразумевает преобразование случайных чисел с равномерным распределением, сгенерированных компьютером, в случайные переменные с таким же распределением, что и переменные, предназначенные для моделирования. Скорректированные случайные переменные являются входными переменными. [9]
Важным для реализации метода Монте-Карло является способ генерирования случайных чисел с заданным законом распределения. [10]
Важным моментом является и то, что для генерирования случайных чисел мы применили два приспособления ( пронумерованные покерные фишки и кубик); это было сделано с целью осуществить искусственный ( имитационный) эксперимент с системой, позволяющий выявить определенные черты ее поведения. [11]
 |
Общий вид интегральной кривой распределения вероятностей. [12] |
При реализации методов Монте-Карло получение вероятностей связано с генерированием случайных чисел. Для этого случайная переменная X формируется путем такого преобразования случайных цифр, которое по своей природе свойственно функции распределения. [13]
 |
График отказов оборудования при измененном режиме обслуживания. [14] |
Для построения имитационных моделей на ЭВМ необходимо иметь возможность генерирования случайных чисел либо равномерно распределенных, либо с требуемыми характеристиками. Сокращение RND происходит от английского слова random, означающего случайный или выбранный на угад. [15]
Страницы: 1 2 3